Ziel

"DevOps Engineer KI-Grundlagen" vermittelt DevOps-Fachkräften und Entwicklern, wie KI-Technologien in DevOps-Prozesse integriert werden und welche neuen Möglichkeiten sich dadurch für Automatisierung, Monitoring und Deployment ergeben. Teilnehmende lernen, KI-Tools gezielt für DevOps-Aufgaben einzusetzen und KI-gestützte Pipelines zu konzipieren. Der Kurs schafft das Grundverständnis für die KI-gestützte Evolution moderner DevOps-Praktiken.

Inhalte (Auswahl)
  • KI für den DevOps Engineer: Grundlagen & aktuelle Entwicklungen

  • KI-gestützte Code-Reviews & automatisiertes Testing

  • CI/CD-Pipelines mit KI-Unterstützung optimieren

  • Infrastructure as Code mit KI-Assistenten

  • KI-gestütztes Monitoring & Anomalie-Erkennung für den DevOps Engineer

  • Log-Analyse & Incident Management mit KI

  • DevOps Engineer Sicherheitsüberprüfungen & Vulnerability Scanning mit KI

  • Container & Orchestrierung: Docker & Kubernetes mit KI

  • KI in der Cloud: AWS, Azure & GCP KI-Services für DevOps

  • AIOps: Grundlagen & Umsetzungsperspektiven


Arbeitsweise

Der Kurs setzt DevOps-Grundkenntnisse voraus und baut auf diesen auf. Praxisübungen orientieren sich an realen DevOps Engineer Szenarien, in denen KI-Tools schrittweise integriert werden. Erfahrene DevOps-Engineers aus der Praxis teilen ihre Erfahrungen mit KI-Integration.

Kompetenzen (Ergebnis)
  • KI-Tools in DevOps-Workflows gezielt integrieren

  • KI-gestützte CI/CD-Pipelines konzipieren & implementieren

  • DevOps Engineer Monitoring & Incident Management mit KI-Unterstützung optimieren

  • Sicherheitsaspekte im KI-gestützten DevOps bewerten & adressieren

  • AIOps-Konzepte verstehen & auf eigene Umgebungen übertragen


Tools (Beispiele)

GitHub Actions, Docker, Kubernetes, ChatGPT, Claude, AWS, Azure, Datadog